第五篇关于证券投资论文：
《上证指数股价泡沫实证分析》
摘要： 采用间接度量法，建立 TAR 模型和 AR 模型，运用协整理论剔除上证指数中的实际价格，以检验我国上证指数月度收盘均价的泡沫情况。实证结果表明： AR 模型可以很好地拟合股价泡沫的演变路径，优于 TAR 模型。基于实证分析得出结论并且给出促进消费和协调银行体系与股市关系的建议。
关键词： 间接度量法； 协整理论； TAR 模型； AR 模型。
Abstract: This paper aims to test the bubble of the monthly closing price of the Shanghai CompositeIndex with co-integration theory by using the indirect measurement method and building the TARmodel and AR model. The empirical result show that AR model can well fit the evolution path of stockprice bubble,and it is better than TAR model. Based on the empirical analysis,we make theconclusion and put forward suggestions for promoting consumption and coordinating the relationshipbetween the banking system and the stock market.
Key words: indirect measurement method; co-integration theory; TAR model; AR model.
一、前言。
自 2014 年始，我国股市呈现牛市状态，上证指数逐步攀升，至2015 年6 月底增长了1 倍多，之后开始出现大幅回落，起起伏伏的震荡现象再一次将“我国股市有没有泡沫，泡沫存在的程度有多大”的问题呈现在人们面前。在这种背景下，本文将对上证指数价格泡沫时间序列进行实证分析，以检验我国股市泡沫是否存在结构性断点，在此基础上提出控制股市泡沫的建议。
在市场经济交易活动中，某项资产产生价格泡沫的原因是市场价格与内在价值（ 实际价格） 出现背离，当市场价格大于实际价格时为正向泡沫，反之为负向泡沫。由于在现实经济运行状况下，正向泡沫对一国或某一地区经济发展的影响远大于负向泡沫，所以人们把精力集中在正向泡沫的研究。在度量股票价格泡沫的过程中，关键一步是分离出实际价格。目前分离实际价格的方法有两种，即直接度量法和间接度量法。直接度量法是将未来股票价格和股利通过折现因子折现到当前的价格作为股票的实际价格。间接度量法是选取影响股票价格的几个重要经济变量决定其实际价格。从两种方法的本质分析，直接度量法更加合理精确，但是由于我国股票市场起步晚、发展历史短、未来股息分红少且股利不确定等综合因素，直接度量法的优势在我国股票价格度量方面不能充分发挥。根据历史经验，我国股票市场呈现明显的“齐涨共跌”现象，受到宏观经济变量影响很大。结合我国股票市场实际情况，本文即采用间接度量法剔除上证指数股票价格的实际价格。
二、文献综述。
周爱民认为经济泡沫现象来源于理性预期条件下指标真实值与实际值之间的差值并可度量。度量的工具和方法分别是股市泡沫行为方程和判别是否存在收敛稳定解的非蓬齐对策条件[1].在理性预期假定的基础上，周爱民讨论了检验股市泡沫的方法，并修正协整检验方法，结合上证指数泡沫现象实证分析，结果表明，希勒超长易变性方差比检验方法、修正协整检验方法和动态自回归检验方法可以互相印证[2].
现有研究表明，股票价格时间序列往往呈现非线性特征。在分离出股票价格泡沫成分后，学者们提出非线性时间序列模型拟合泡沫成分的演变路径。Quandt 于 1958 年提出马氏域变模型，并且得到 Goldfeld 和 Hamilton 的补充，进而使马氏域变模型逐步完善。尽管该模型发展较为成熟，但由于计算机技术的发展滞后，直到 20 世纪 80年代末期才被广泛应用于经济学领域的实证分析。运用马氏域变模型，Cecchetti 等对美国证券市场回报率进行实证研究，结果表明马氏域变模型具有很好的拟合性[3].Nordon 和 Schaller 对加拿大的股票泡沫进行检验，实证表明加拿大股票市场存在“有泡沫”和“无泡沫”两个状态，并且得到各个时点下的“有泡沫”状态下的概率[4].孟庆斌等运用间接度量法得到上证指数价格泡沫，建立马氏域变模型确定沪市在每一时刻存在泡沫的概率，并结合深证指数分析沪深两市的泡沫联动性[5].孟庆斌等在已有研究成果的基础上结合上证指数价格泡沫情况的实证分析，比较非齐次马氏域变模型与齐次马氏域变模型的建模效果，结果表明非齐次马氏域变模型得出的有泡沫概率和无泡沫概率可以更加精确详细刻画我国股市各个时段上的泡沫水平[6].
随着金融衍生品不断涌现以及金融市场交易量空前增加，突发事件对金融时间序列的影响受到人们的格外关注。为了反映金融市场交易过程中的突变特征，学者们提出 TAR 模型。TAR 模型称为门限自回归模型，属于 AR 自回归模型的变形，可以捕捉到时间序列的突变特征。Ahmed 等建立 TAR 模型（ Threshold Autoregressive,TAR） 分析太平洋周围国家的股市价格泡沫情况[7],Kelle-her 等同样建立 TAR 模型分析韩国股票市场股价泡沫的演变路径[8],实证表明 TAR 模型因为考虑到突变结构提高了拟合效果。朱敏等提出不确定环境下 MTAR 模型的非常返性并推导出序列几何遍历的充分条件[9].在前人研究成果的基础上，崔畅等将 MTAR 模型应用于我国股市投机性泡沫的研究，实证表明我国股票市场存在周期性破灭的投机泡沫[10].孟庆斌等对经典股票价格泡沫模型予以推广，在随机利率背景下构造股价泡沫周期性破灭的理论框架，进而运用 TAR 模型对我国上证指数的价格泡沫情况进行检验，最终得出有益结论[11].
基于马尔可夫区制转换方法和 VNS 模型，赵鹏等针对我国沪市周期性破灭型投机泡沫的存在性展开实证研究，得出上证指数月度超额收益率的变化可分为泡沫生存和泡沫破灭两个状态，沪市投机泡沫特征符合周期性破灭型投机泡沫[12].张景齐利用直接度量方法对我国基于滚动投资的A 股股市泡沫研究，结果表明： 短期内股票价格围绕价值线上下波动，从长期来看企业的质量决定股市泡沫的大小程度[13].高志结合上证指数历史数据，建立 SOM 神经网络与支持向量机方法构建泡沫临界点侦测模型，实证表明该模型可以识别上证指数泡沫状态转换临界点[14].游家兴等利用转播学中“沉默的螺旋”理论对资产误定价构造综合评价指标进行研究，得出媒体情绪越高涨或者越低落资产价格就越容易偏离实际价格[15].张勇以上市公司为样本验证稳健性会计信息披露对股价波动的影响，结果表明资产价值准备的正常计提促使股价上升，非正常计提造成股价泡沫[16].邵新建等认为在 IPO 上市初期个体投资者越乐观，股价泡沫越大[17].
从上述文献中总结出股市泡沫的检验方法有直接检验法和间接检验法。间接检验法依据股价的分布特征检验泡沫是否存在，比如周爱民设计多种间接法并对中国股市进行实证检验。直接检验法较多采用机制转换模型，主要有两类模型： 一是门限自回归模型，比如崔畅和刘金全[10]; 二是马氏域变模型，比如孟庆斌、赵鹏等[5 -6,12].在已有文献中，学者们大多运用马氏域变模型或者 TAR模型度量分析股价泡沫情况，很少有学者将 AR 模型和 TAR 模型针对我国股票价格泡沫路径作比较。因此，本文将 AR 模型和 TAR 模型应用于我国股票市场做拟合优度比较实证分析。在协整理论基础上，利用间接度量方法剔除决定股票价格的理性成分（ 实际价格） ,股票的真实价格与宏观经济变量决定的股价之差即为股票价格理性泡沫[11].对上证指数价格泡沫分别建立 AR 和 TAR模型，捕捉价格泡沫的非线性特征，分析其演变路径，探讨沪市交易过程中是否存在突变特征及其泡沫成分，得出不同的结论。
